[发明专利]一种基于变分自编码器的零样本跨模态检索方法有效
| 申请号： | 202210463114.4 | 申请日： | 2022-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN114791958B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 徐行;王凯;田加林;杨阳;沈复民;申恒涛 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/43 | 分类号： | G06F16/43;G06F16/45;G06N3/0455;G06N3/08 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 曾磊 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于变分自编码器的零样本跨模态检索方法，该方法通过基于变分自编码器的零样本跨模态检索模型实现，模型包括特征提取器，分类器，混合变分自编码器及损失函数、多模态解耦变分自编码器及损失函数，特征对齐损失函数和反直觉交叉重构损失函数，本发明通过数据预处理、提取原始特征、对原始特征进行处理、模型参数更新以及模型预测得到不可见类的检索结果。本发明将变分自编码器模型适应性地应用在零样本跨模态检索任务中，引导模型在训练过程中自行学习更加细化的语义嵌入以进行跨模态语义特征对齐，以学习到适合多模态语义特征的子空间分布。同时利用全新的反直觉重构策略加强语义信息保存的效果，实现更好的检索性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 编码器 样本 跨模态 检索 方法 | ||
【主权项】：
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